Gran parte del valor de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo médico ha sido el de la posibilidad de reconocer la anatomía y detectar patologías a través de imágenes médicas. Sin embargo, un reciente estudio publicado en Academic Radiology ha reflejado la posibilidad de la IA de solucionar diferentes problemas no interpretativos alrededor de la imagen pero muy relevantes tanto para los radiólogos como para los pacientes. Resumimos a continuación algunos de los usos no interpretativos de la IA en radiología reflejados en este estudio.

1. Calidad de la imagen.

La IA posee la capacidad de reducir el ruido en las imágenes y por tanto, ofrecer una mejor calidad, lo que deriva en un diagnóstico más preciso por parte del radiólogo. Esto se debe al uso de redes neuronales convolucionales y Redes Generativas Antagónicas (RGAs), capaces de crear imágenes de alta calidad y sin pérdida de información crítica.

2. Reducción de la dosis de radiación y la dosis de contraste.

Gracias a la IA, se puede reducir la dosis de radiación a la hora de realizar TC y PET. Esto se puede conseguir a través de algoritmos que crean imágenes de alta calidad a partir de de datos sin procesar del sensor de dosis baja.

De la misma manera, también se puede reducir el uso de agentes de contraste durante las imágenes de resonancia magnética, lo que ayuda a disminuir la preocupación sobre el uso de gadolinio en los pacientes.

3. Evaluación instantánea de la calidad de la imagen.

En muchas ocasiones la imagen obtenida presenta defectos que implican la repetición del proceso. Gracias a la Inteligencia Artificial se pueden detectar de inmediato las imágenes de calidad subóptima, evitando al paciente volver a las instalaciones una segunda vez, así como atrasar los diagnósticos, aumentar los costos e implicar una mayor exposición a la radiación.

4. Mejora de la programación de escáneres, pacientes y personal.

A medida que aumenta el uso de equipos, se va haciendo fundamental mejorar la organización del sistema de trabajo. En esto, la IA puede ser de gran ayuda, gracias a la gran cantidad de datos que se recopilan en todo momento mediante el uso de registros de salud electrónicos. Los algoritmos pueden detectar ineficiencias y ayudar a prever posibles problemas antes de que sucedan.

5. Facturación mejorada.

La IA tiene capacidades de aprendizaje automático que pueden ayudar a optimizar los procesos de facturación, clasificación de informes y reconciliación de negación de reclamos de seguros que, de otra manera, podrían implicar pérdidas de ingresos de entre el 3 y el 5%.

6. Desarrollo y optimización de protocolos.

La IA puede ayudar a los especialistas a desarrollar un protocolo ideal y asegurarse de que los tecnólogos se adhieran al guión tanto como sea posible. Además, una red neuronal convolucional debidamente capacitada podría proporcionar un sustituto aceptable para los lectores humanos al realizar un estudio de optimización de protocolo.

7. Priorización de la lista de trabajo.

La IA se puede utilizar para priorizar los hallazgos urgentes y mejorar la distribución de los exámenes a los radiólogos. Este sigue siendo uno de los usos no interpretativos más conocidos de la IA en radiología, una forma efectiva de mantener bajos los tiempos de respuesta y ofrecer mayor atención a los pacientes que más lo necesitan.

8. Anotación de imágenes y segmentación.

Las anotaciones ayudan a los radiólogos a comunicarse con los pacientes y a rastrear los hallazgos a lo largo del tiempo, y la segmentación representa un paso útil para enfocarse en aspectos específicos de una imagen médica. Los modelos de IA pueden ayudar a los especialistas con estas tareas, y el etiquetado de imágenes, ayudándoles a pasar más tiempo haciendo diagnósticos y brindando la mejor atención posible al paciente.

9. Buscadores basados ​​en imágenes.

Los motores de búsqueda de imágenes médicas basados en aprendizaje automático pueden utilizarse con fines comerciales y formativos, permitiendo a los usuarios buscar el contenido visual de la imagen.

10. Detección y prevención de ciberataques.

Los ciberataques en PACS e incluso las imágenes médicas en sí mismas son una amenaza que podría empeorar con el tiempo. Ya se han desarrollado algunos algoritmos que pueden engañar a los radiólogos, ya que crean hallazgos de imágenes falsas que llevan a diagnósticos incorrectos. Los investigadores de este estudio están trabajando actualmente para combatir tales ataques con tecnología de Inteligencia Artificial, como por ejemplo con el uso de marcas de agua y la creación de algoritmos de aprendizaje automático para detectar imágenes alteradas.

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